我正在寻找一个多变量GMM的C++实现，它使用基于Gibbs采样的方法来拟合/分类(而不是通常的基于EM)，以便能够充分利用先验信息并添加在限制条件下。通常称为狄利克雷过程高斯混合模型或DPGMM。我已经在Matlab中实现了这个，但没有花时间转换这个代码(是的，我的代码使用内置的matlab编码器来转换，但它目前依赖于各种额外的Matlab库)。效率也很重要，我将每秒多次将GMM拟合到大型数据集。因此，我很想知道是否已经有众所周知的高效代码。初步搜索并没有得到多少返回。 最佳答案 虽然不是特定于GMM，但您可以使用CppBugs项
贝叶斯统计学派的一些理解在计算后验分布前，从先验分布p(θ)p(\boldsymbol{\theta})p(θ)开始。先验分布反映了我们在看到具体数据前对参数的认知。似然函数p(D∣θ)p(\mathcal{D}\mid\boldsymbol{\theta})p(D∣θ)反映的是在θ\boldsymbol\thetaθ下观测事件发生的概率。运用条件分布的贝叶斯公式，我们可以通过以下方式计算后验分布：p(θ∣D)=p(θ)p(D∣θ)p(D)=p(θ)p(D∣θ)∫p(θ′)p(D∣θ′)dθ′p(\boldsymbol{\theta}\mid\mathcal{D})=\frac{p(\bold
三维VoronoiVoronoi又名泰森多边形或Dirichlet图、维诺图等，三维Voronoi是由连接两邻点直线的垂直平分面组成的连续三维多面体结构。Voronoi在各个学科中应用广泛，如进行区域规划、晶体塑性有限元研究、路径优化、地形简化、多孔结构力学等方面的分析。CADVoronoi3DCADVoronoi3D参数化建模插件可用于在AutoCAD软件内生成三维Voronoi模型。插件在长方体、圆柱体、球体、圆锥体、圆环体不同的几何模型构建泰森多边形晶格，且可指定晶格的尺寸及有无晶格边界层，同时插件提供了“随机”及“均布”两种控制点分布模式。CADVoronoi3D插件可指定不同的试件形
我正在使用sklearn的NMF和LDA子模块来分析未标记的文本。我阅读了文档，但不确定这些模块(NMF和LDA)中的变换函数是否与R的主题模型中的后验函数相同(请参阅PredictingLDAtopicsfornewdata)。基本上，我正在寻找一个函数，它可以让我使用在训练集数据上训练的模型来预测测试集中的主题。我预测了整个数据集的主题。然后我将数据分成训练集和测试集，在训练集上训练模型并使用该模型转换测试集。虽然预计我不会得到相同的结果，但比较这两个运行主题并不能向我保证转换函数与R的包具有相同的功能。非常感谢您的回复。谢谢 最佳答案
是否可以使用LDA在gensim中对给定的一组输入进行聚类？我该怎么做？ 最佳答案 LDA生成语料库中文档的低维表示。对于这种低d表示，您可以应用聚类算法，例如k-均值。由于每个轴对应一个主题，因此更简单的方法是将每个文档分配给其投影最大的主题。 关于python-在gensim中使用LatentDirichlet分配算法进行聚类，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6
在beingunsuccessfulinusingdecorators之后为了定义“指数随机变量的对数”的随机对象，我决定使用pymc.stochastic_from_dist为这个新分布手动编写代码。我尝试实现的模型可在此处获得(第一个模型):现在，当我尝试使用MCMCMetropolis对log(alpha)进行采样并使用正态分布作为建议时(如下图所示的采样方法)，我收到以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/pymc/distributions.py",line980,inrdirichletreturn(gammas[0]/gam
在beingunsuccessfulinusingdecorators之后为了定义“指数随机变量的对数”的随机对象，我决定使用pymc.stochastic_from_dist为这个新分布手动编写代码。我尝试实现的模型可在此处获得(第一个模型):现在，当我尝试使用MCMCMetropolis对log(alpha)进行采样并使用正态分布作为建议时(如下图所示的采样方法)，我收到以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/pymc/distributions.py",line980,inrdirichletreturn(gammas[0]/gam
我试图了解Python中的gensim包如何实现潜在狄利克雷分配。我正在执行以下操作:定义数据集documents=["Appleisreleasinganewproduct","Amazonsellsmanythings","MicrosoftannouncesNokiaacquisition"]删除停用词后，我创建了字典和语料库:texts=[[wordforwordindocument.lower().split()ifwordnotinstoplist]fordocumentindocuments]dictionary=corpora.Dictionary(texts)corp
我试图了解Python中的gensim包如何实现潜在狄利克雷分配。我正在执行以下操作:定义数据集documents=["Appleisreleasinganewproduct","Amazonsellsmanythings","MicrosoftannouncesNokiaacquisition"]删除停用词后，我创建了字典和语料库:texts=[[wordforwordindocument.lower().split()ifwordnotinstoplist]fordocumentindocuments]dictionary=corpora.Dictionary(texts)corp
我在一组文档上使用GensimHDP模块。>>>hdp=models.HdpModel(corpusB,id2word=dictionaryB)>>>topics=hdp.print_topics(topics=-1,topn=20)>>>len(topics)150>>>hdp=models.HdpModel(corpusA,id2word=dictionaryA)>>>topics=hdp.print_topics(topics=-1,topn=20)>>>len(topics)150>>>len(corpusA)1113>>>len(corpusB)17为什么主题数量与语料库长度
